ggplot2的自定义线性回归公式

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我正在尝试使用 geom_smooth 创建线性回归,但使用公式“Y ~ z1 + x2”以及公式“Y ~ z1 + x2 * z1”,但我找不到可视化它的方法使用 ggplot2

这是我正在运行的代码:

library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)

Data_proj <- read_excel("R/Test/Projekt 4/Data_proj.xlsx", col_types = "numeric")

y <- (Data_proj$y)
z1 <- (Data_proj$x1)/1000
x2 <- (Data_proj$x2)
z2 <- x2*z1

model <- lm(y ~ z1 + z2, data = Data_proj)

# Extracting fitted values and residuals
Data_proj$.fitted <- fitted(model)
Data_proj$.resid <- resid(model)

ggplot(Data_proj, aes(x = z1,
                  y = y, color = factor(x2))) +
geom_point() +
geom_smooth() +
labs(title='Linear Regression model with 95% C.I', x='x1', y='y') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
labs(colour = "x2")

知道如何在不使用内置 R 绘图包的情况下做到这一点吗?`

r ggplot2 linear-regression
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